预测经济衰退仍然是宏观经济研究和投资决策中的一项根本性挑战。金融市场往往会在经济数据明显恶化之前发出衰退信号，因此收益率利差和信用利差等指标是重要的预警工具。然而，当金融状况反映的是暂时性冲击而非持续的经济疲软时，基于市场的指标也可能产生代价高昂的误报。
为了同时捕捉市场预期和潜在的经济状况，我们构建了一个框架，将金融指标与一系列宏观经济变量相结合。通过将金融指标与消费、住房、劳动力市场、生产和金融健康状况等指标相结合，我们的框架将解释力从 0.38 提升至 0.54，分类准确率从 84%提高至 89%，同时减少了错误的衰退信号。我们的分析表明，当金融市场信号与实际经济活动指标相结合时，衰退预测的可靠性将显著提高。
在美国，经济衰退的日期由国家经济研究局 (NBER) 商业周期测定委员会确定，该委员会评估一系列广泛的经济指标，以评估经济衰退的深度、持续时间和扩散程度。
尽管 NBER 的预测被广泛认为是商业周期的权威记录，但其本质上是回顾性的。历史上，官方发布的经济衰退公告通常会延迟 4 到 21 个月，平均滞后时间约为 11 个月（见图表 1）。
当经济衰退被正式确认时，市场和经济状况往往已经进行了调整，这凸显了前瞻性模型的必要性，这些模型能够评估与投资者相关的期限内的衰退风险。
整合金融和实体经济指标
包括收益率期限利差（Term）、近期远期利差（NTFS）和超额债券溢价（EBP）在内的金融指标，能够及时反映市场预期和融资状况。这些指标与反映实体经济发展状况的宏观经济指标相辅相成。
为了与美国国家经济研究局 (NBER) 强调经济衰退的深度、持续时间和扩散程度相一致，我们关注的是经济状况的中期（六至十二个月）变化，而不是短期波动。
宏观经济数据集分为五类：金融健康、消费、住房、劳动力市场和生产，每一类都代表经济活动的一个不同维度。
在每个类别中应用主成分分析 (PCA) 来提取潜在因子，这些因子概括了潜在变量之间的共同变异。这种方法在降低维度的同时，保留了更广泛数据集中包含的关键信息。
衰退概率模型
该建模框架基于 NBER 衰退指标，该指标以二元时间序列表示，如下图所示，在衰退期间取值为 1，否则取值为 0。
从统计学角度来看，这个过程可以近似为伯努利型结果，其中每个时间段都与衰退的概率
Pr相关联。
因变量被构建为一个前瞻性指标。具体而言，衰退变量
〖NBER〗(t,t+12)等于 1 表示在接下来的十二个月中至少出现一个衰退月，否则等于 0。
使用具有 probit 规范的广义线性模型 (GLM) 来估计衰退概率（公式 [1]），其中进入衰退的概率被建模为一组解释变量的非线性函数。
实证结果
如图表 2 所示，实证结果表明，将金融指标与宏观因素相结合能够显著提升衰退预测模型的预测性能。与传统的基于金融指标的模型相比，整合变量的模型具有更高的解释力，其 R²值约为 0.54。
此外，该模型的准确率最高，约为 89%，准确率定义为正确分类衰退期和非衰退期的比例。
图表 3 展示了过去 53 年的经济衰退概率历史估计值。与仅基于财务指标的基准模型进行比较，突显了综合方法的几项优势。
该模型产生的误报更少，表明其对金融市场瞬时冲击的稳健性有所提高。这在市场波动剧烈时期尤为重要，因为此时纯粹的金融指标可能会发出误导性信号。
宏观经济变量的纳入，通过将模型输出锚定在观察到的经济状况上，而不是仅仅依赖市场隐含的预期，从而提供了更大的稳定性。
投资启示
实证研究表明，纳入实体经济信息能够显著提高预测准确性并减少错误信号。由此构建的框架结合了市场预期和潜在经济状况的证据，从而能够更可靠、更易于理解地评估经济衰退风险。对于机构投资者和投资组合经理而言，这些洞见有助于他们更早地识别周期性转折点，并做出更明智的投资组合配置决策。
参考
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Kiley, Michael T. “衰退风险的金融和宏观经济指标。” FEDS Notes，2022 年 6 月 21 日。https://doi.org/10.17016/2380-7172.3126。
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